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dc.creatorEichkoff, Henrique Silveira
dc.creatorBernardon, Daniel Pinheiro
dc.creatorSouza, Natalia Bastos de
dc.creatorMarcolin, Pedro
dc.creatorMadaloz, Julia Carla Cazarotto
dc.creatorKopp, Luciana Marini
dc.creatorChiara, Lucas Melo de
dc.creatorSilva, Juliano Andrade
dc.date.accessioned2021-08-09T11:09:21Z
dc.date.available2021-08-09T11:09:21Z
dc.date.submitted2021-05-18
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/21809
dc.languageporpor
dc.relation.ispartofSEPOC 2021por
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectClusterizaçãopor
dc.subjectAprendizado de Máquinapor
dc.subjectPerdas Não Técnicaspor
dc.subjectRandom Foresteng
dc.titleClassificação de Unidades Consumidoras Irrigantes de Arroz para Análise de Perdas não Técnicas utilizando o Método de Random Forestpor
dc.typeTrabalho Publicado em Eventopor
dc.description.resumoA detecção de irregularidades no consumo de energia elétrica, para as empresas do setor elétrico, ainda é um grande desafio. As perdas comerciais, ou perdas não-técnicas, têm impacto negativo na receita das concessionárias de energia elétrica, além de impactar no bolso do consumidor. Neste intuito, este trabalho tem como objetivo utilizar técnicas de aprendizado de máquina para fins de classificação, utilizando o método de Random Forest, e do tipo não supervisionado (Clustering) para criar grupos de consumidores que serão utilizados para a predição do modelo classificador. A representação e clusterização do dataset foi desenvolvida com os valores da média e desvio padrão dos consumos dos anos 2017, 2018 e 2019 onde, para a obtenção dos resultados da metodologia proposta pelo trabalho, foram utilizados como dados de entrada os consumos reais do ano de 2020 das unidades consumidoras localizados no município de Uruguaiana, no estado do Rio Grande do Sul, do banco de dados da CPFL Energia. https://doi.org/10.53316/sepoc2021.056por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor


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  • Proceedings of the 13th Seminar on Power Electronics and Control (SEPOC 2021) [82]
    The Seminar on Power Electronics and Control (SEPOC) is an international conference technically co-sponsored by IEEE-IAS.

    SEPOC 2021 was held online from May 15 to 18, 2021, organized by the IEEE Student Branch and Professional Joint Chapter from the Federal University of Santa Maria (UFSM), the National Institute of Science and Technology on Distributed Generation (INCT-GD), the Graduate Program in Electrical Engineering (PPGEE-UFSM) and the Technology Center (CT/UFSM).
    The objective of the seminar was to provide interaction between academia and industry to discuss the latest cutting-edge technologies on Power Electronics and Control and their applications. The SEPOC 2021 theme was "Photovoltaic Energy and The Consolidation of Distributed Generation".

    Proceedings Editor: Prof. Dr. Fernanda de Morais Carnielutti
    Conference Chair and Proceedings Co-Editor: Prof. Dr. Lucas Vizzotto Bellinaso

    http://www.sepoc.com.br/

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